مجله بیوفوتونیک

پوشش داخلی: تصویربرداری دامنه فرکانس فضایی با طول موج چندگانه مبتنی بر تقویت تطبیقی (AdaBoost) و تعیین خصوصیات برای ارزیابی بافت کولورکتال انسان در شرایط in vivo

یک تصویربرداری دامنه فرکانس فضایی چند طول موجی (SFDI) از روشنایی ساختار یافته برای ارائه نقشه های جذب و ضریب پراکندگی کاهش یافته بافت کولورکتال استفاده می کند. با ترکیب SFDI با الگوریتم یادگیری ماشین - AdaBoost، انواع مختلف بافت های روده بزرگ از جمله پولیپ نرمال، آدنوماتوز و سرطان را می توان با دقت بالا متمایز کرد. این تکنیک جدید یک روش بالقوه برای کمک به غربالگری سرطان کولورکتال ارائه می دهد.

هوش مصنوعی برای فوتونیک

هوش مصنوعی برای فوتونیک با مهندس شکوفه ساتری

طراحی سیستم نوری با استفاده از یادگیری ماشین

راه حل های مبتنی بر یادگیری ماشین برای مسائل معکوس در اپتیک

افزایش طیف سنجی با استفاده از یادگیری ماشین

یادگیری ماشین در علوم اعصاب بالینی

تمرکز بر مبانی روش شناختی یادگیری ماشین برای پزشکان با تمرکز بر متخصصان مغز و اعصاب

کاربردهای بالینی هوش ماشین را برای بهبود مراقبت از بیمار در علوم اعصاب بالینی مورد بحث قرار می دهد

مشارکت هایی که توسط طیف گسترده ای از گروه های یادگیری ماشین با تجربه نوشته شده است

این کتاب با معرفی همه جنبه های مربوط به یادگیری ماشین به روشی قابل دسترسی ، بین دانشمندان کامپیوتر و پزشکان پل ارتباطی ایجاد می کند و مطمئناً کاربردهای جدید و سرسام آور یادگیری ماشین را در علوم اعصاب بالینی تقویت می کند. آزمایشگاه هوش ماشین در علوم اعصاب بالینی (MICN) در گروه جراحی مغز و اعصاب بیمارستان دانشگاهی زوریخ برنامه های بالینی هوش ماشینی را برای بهبود مراقبت از بیمار در علوم اعصاب بالینی مطالعه می کند. این گروه بر تجزیه و تحلیل های تشخیصی ، پیش آگهی و پیش بینی تمرکز دارد که با افزایش بی طرفی و شفافیت برای بیماران به تصمیم گیری کمک می کند. این الگوریتم ها اطلاعات عینی را در اختیار بیماران قرار می دهند که ممکن است به بحث در مورد ریسک و فایده ، جلوگیری از عوارض جانبی ، بهبود پیامدها و ایمنی کلی بیماران کمک کند. سایر علایق اصلی اعضای گروه ما در زمینه تصویربرداری پزشکی و کاربردهای بینایی بینایی ماشین است. حجم در دو بخش عمده ساختار یافته است: مورد اول به طور منحصر به فرد کلیه مفاهیم اصلی در یادگیری ماشین بالینی را از ابتدا معرفی می کند و شامل گام به گام است. دستورالعمل های گام در مورد نحوه درست توسعه و اعتبار مدل های پیش بینی بالینی. همچنین شامل مبانی روش شناختی و مفهومی سایر کاربردهای یادگیری ماشین در علوم اعصاب بالینی ، مانند کاربردهای یادگیری ماشینی در تصویرسازی عصبی ، پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل سری های زمانی است. بخش دوم یک مرور کلی از برخی از جدیدترین کاربردهای این روش ها را ارائه می دهد. این کار-که توسط طیف وسیعی از گروه های جهانی یادگیری ماشین تألیف شده است-به پزشکان علاقمند به تسلط بر اصول اولیه یادگیری ماشین و کسانی که مایلند با تحقیقات یادگیری ماشینی خود شروع به کار کنند.

پردازش سیگنال EEG و یادگیری ماشین

شرح

کاوش تکنیک های پیشرفته در خط مقدم تحقیقات الکتروانسفالوگرام و هوش مصنوعی از صداهای برجسته در این زمینه

ویرایش دوم ویرایش سیگنال EEG و یادگیری ماشین به تازگی مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفته است و شامل تکنیک ها و نتایج جدید در تحقیقات الکتروانسفالوگرام (EEG) در زمینه های تجزیه و تحلیل ، پردازش و تصمیم گیری در مورد انواع حالات مغزی ، ناهنجاری ها و اختلالات با استفاده از تکنیک های پیشرفته پردازش سیگنال و یادگیری ماشین محتوای کتاب به میزان قابل ملاحظه ای نسبت به چاپ اول افزایش می یابد و در حالی که همان چیزی را که چاپ اول را بسیار محبوب کرده است حفظ می کند ، از بیش از 50 material مطالب جدید تشکیل شده است.

نویسندگان برجسته مطالب جدیدی را در مورد تنسورها برای تجزیه و تحلیل EEG و ترکیب سنسورها ، و همچنین فصل های جدیدی در مورد خستگی ذهنی ، خواب ، تشنج ، بیماریهای عصبی تکاملی ، BCI و ناهنجاری های روانی وارد کرده اند. علاوه بر شامل یک فصل جامع در مورد یادگیری ماشین ، برنامه های کاربردی یادگیری ماشین تقریباً به همه فصل ها اضافه شده است. علاوه بر این ، غربالگری چند حالته مغز ، مانند EEG-fMRI و اتصال مغز به عنوان دو فصل جدید در این نسخه جدید گنجانده شده است.

همچنین خوانندگان از موارد زیر بهره مند خواهند شد:

معرفی کامل EEG ها ، شامل فعالیت های عصبی ، پتانسیل های عمل ، تولید EEG ، ریتم های مغزی و ثبت و اندازه گیری EEG

اکتشاف امواج مغزی ، از جمله ایجاد ، ضبط و ابزار آنها ، شامل الگوهای غیرعادی EEG و اثرات پیری و اختلالات روانی

درمان مدل های ریاضی برای EEG های نرمال و غیرطبیعی

مباحث مبانی پردازش سیگنال EEG ، از جمله ویژگی های آماری ، سیستم های خطی و غیر خطی ، رویکردهای حوزه فرکانس ، عامل سنجی ، فیلتر سازگار با انتشار ، شبکه های عصبی عمیق و پردازش سیگنال با ارزش پیچیده

دومین ویرایش پردازش سیگنال EEG و یادگیری ماشین برای مهندسان زیست پزشکی ، متخصصان علوم اعصاب ، متخصصان اعصاب ، روانپزشکان ، مهندسان و دانشجویان و محققان در زمینه های فوق ، همچنین در کتابخانه های مهندسی پزشکی و علوم اعصاب کارشناسی و کارشناسی ارشد ، از جمله صرع ، دانش آموزان.

روشهای هوش مصنوعی

بخش اول: روشهای هوش مصنوعی

1. هوش مصنوعی

2. یادگیری ماشین

3. دانش و استدلال

4. داده کاوی

5. استخراج متن 

کاربردهای پزشکی تصویربرداری مولکولی لیزر و یادگیری ماشین

5.1 بیوپسی نوری تنفس با استفاده از طیف سنجی جذب لیزری و یادگیری ماشین

      5.1.1 خط لوله یادگیری ماشین برای تنفس محور شیمیایی

      5.1.2 خط لوله یادگیری ماشین برای دستگاههای تنفسی مبتنی بر "پروفایل"

5.2 بیوپسی مایع نوری توسط طیف سنجی لیزری IR و THz و یادگیری ماشین 

فن آوری های دستی به داده های مولکولی مبتنی بر لیزر

کاربردهای پزشکی تصویربرداری مولکولی لیزر و یادگیری ماشین

فن آوری های دستی به داده های مولکولی مبتنی بر لیزر

 

یادگیری ماشین در پزشکی

یادگیری ماشین در پزشکی شامل تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشین و کاربردهای آنها در زمینه پزشکی است. این سیستم چندین سیستم تشخیص رایانه ای (CAD) را ارائه می دهد ، که نقش مهمی در تشخیص چندین بیماری در دهه گذشته ، مانند تشخیص سرطان ، و در نتیجه توسعه چندین سیستم موفق داشته است.

تعبیه چراغ‌ قوه نانو روی گوشی هوشمند برای تشخیص ویروس

محققان موسسه فناوری ماساچوست (MIT) چراغ قوه‌ای در ابعاد نانو بر روی یک تراشه ساخته‌اند که می‌تواند به تبدیل تلفن‌های همراه به حسگر تشخیص دهنده‌ی ویروس کمک کند.

به گزارش ایسنا و به نقل از فیز، از این رویکرد می‌توان در ساخت انواع مختلفی از چراغ‌قوه‌های نانو با کاربردهای مختلف و انواع متفاوتی از پرتو نور استفاده کرد. 

یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک

از یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک برای پیش بینی و کشف استفاده شده است - با افزایش در دسترس بودن زیاد و انواع داده های آمیک (در سطح مولکولی) ، یادگیری ماشین - به ویژه یادگیری عمیق - مکرر شده است. ... از یادگیری ماشین می توان برای پیش بینی توالی رشته های DNA و RNA نیز استفاده کرد.